Data Developer

Das Unternehmen befähigt Sie, einen helleren Weg zu gestalten. Unsere Mitarbeiter gestalten die Zukunft der Immobilienwirtschaft für eine bessere Welt, indem sie erstklassige Dienstleistungen, Beratung und Technologie für unsere Kunden kombinieren. Wir sind bestrebt, die besten und talentiertesten Menschen einzustellen und sie zu ermächtigen, bedeutungsvolle Karrieren zu entwickeln und einen Platz zu finden, an dem sie dazugehören. Egal, ob Sie über umfassende Erfahrung in der gewerblichen Immobilienwirtschaft, in technischen Berufen oder in der Technologie verfügen oder ob Sie Ihre relevanten Erfahrungen in einer neuen Branche anwenden möchten, schließen Sie sich unserem Team an, während wir helfen, einen helleren Weg nach vorne zu gestalten.

Was diese Stelle beinhaltet: Als Data Developer bei JLLT nutzen Sie KI, Automatisierung und Fachwissen, um Unternehmensdatenlösungen zu entwickeln, die strategischen Geschäftswert schaffen. Sie übersetzen Geschäftsbedürfnisse in technische Anforderungen und zeigen ein strategisches Bewusstsein dafür, wie Datenengineering die organisatorischen Ziele unterstützt. Mit mittleren bis fortgeschrittenen technischen Fähigkeiten lösen Sie mittel- bis hochkomplexe Datenprobleme und arbeiten mit Senior Engineers an der Umsetzung von Strategien zusammen. Diese Rolle konzentriert sich auf den Aufbau produktionsbereiter Datenpipelines, die Erweiterung der CI/CD-Fähigkeiten und die Bereitstellung von Lösungen, die die Ergebnisse des Scrum-Teams beeinflussen, während Sie effektiv mit funktionsübergreifenden Stakeholdern kommunizieren. Diese Rolle bietet Flexibilität, um gelegentlich remote zu arbeiten, und es kann erforderlich sein, außerhalb der regulären Arbeitszeiten zu arbeiten, um globale Mitarbeiter und Zeitzonen zu unterstützen.

Was Ihr Alltag aussehen wird:

• Fortgeschrittene Datenpipeline-Entwicklung: Entwerfen und Implementieren vollständiger ETL/ELT-Workflows unter Verwendung mittlerer bis fortgeschrittener Techniken. Erstellen und Ändern von CI/CD-Pipelines für Datenverarbeitungs-Workflows. Entwickeln von nativen Datenaufnahmefähigkeiten aus verschiedenen Quellen (APIs, Datenbanken, Dateisysteme). Implementieren von Datenvalidierung, Fehlerbehandlung und Überwachung in Produktionspipelines.
• KI & Automatisierungsintegration: Einbeziehen von KI- und Automatisierungsmustern in Datenengineering-Lösungen. Entwickeln von Lösungen, die Automatisierung für verbesserte Effizienz und Skalierbarkeit nutzen. Anwenden von mittleren Python-Techniken, einschließlich Dekoratoren, Generatoren und Entwurfsmustern. Erstellen von wiederverwendbaren Komponenten und Frameworks zur Nutzung durch das Team.
• Funktionsübergreifende Zusammenarbeit: Übersetzen von Geschäftsanforderungen in technische Datenengineering-Lösungen. Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Analysten und anderen Stakeholdern zu Datenbedürfnissen.
• Datenarchitektur & Design: Anwenden von Datenmodellierungsprinzipien und Konzepten der Datenlagerung. Entwerfen von Datenbankschemas und Datenintegrationsmustern. Arbeiten mit Cloud-Diensten (Azure/AWS/GCP) für skalierbare Datenlösungen. Optimieren der Datenspeicherung und -abfrage für Leistung und Kosten.

Erforderliche Qualifikationen:

• Erfahrung & Ausbildung: Bachelor-Abschluss in Informatik, Informationssystemen, Mathematik, Statistik oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet. 3+ Jahre Erfahrung im Datenengineering, in der Datenentwicklung oder in einem verwandten technischen Bereich. Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau von ETL/Datenpipelines in Produktionsumgebungen. Erfahrung mit agilen Entwicklungsmethoden und funktionsübergreifenden Teams.
• Technische Fähigkeiten & Kompetenzen: Programmierung: Mittlere Python-Kenntnisse, einschließlich Dekoratoren, Generatoren, objektorientierte Programmierung. SQL: Solide SQL-Kenntnisse mit Erfahrung in der Abfrageoptimierung und Leistungsoptimierung. Datenengineering: Erfahrung mit Datenorchestrierungsplattformen (Airflow, Azure Data Factory, SSIS oder ähnlich). Big Data: Vertrautheit mit Apache Spark, PySpark oder ähnlichen verteilten Verarbeitungsframeworks. Cloud-Plattformen: Praktische Erfahrung mit Azure, AWS oder GCP-Datenservices (Databricks, Azure Functions, Delta Lake usw.). Daten-APIs & semantische Schicht: Vertrautheit mit semantischen Schichtwerkzeugen (CubeJS oder ähnlich) für den Datenzugriff und Analysen. CI/CD: Verständnis von kontinuierlicher Integration/Bereitstellung für Datenpipelines. Entwurfsmuster: Kenntnisse über Software-Entwurfsmuster und deren Anwendung im Datenengineering. KI/Automatisierung: Grundlegendes Verständnis von KI-/Automatisierungstools und deren Integration in Daten-Workflows.

Kernkompetenzen:

• Technische Fähigkeiten (40%): Aufbau von ETL/Datenpipelines, Produktionserfahrung, CI/CD-Wissen, KI/Automatisierungsbewusstsein.
• Problemlösung (25%): Erfahrung mit Produktionspipelines, Grundlagen der Architektur, Skalierbarkeitsbewusstsein.
• Kommunikation (20%): Erfahrung in agilen Teams, Kommunikation mit Stakeholdern, funktionsübergreifende Arbeit.
• Lernen & Wachstum (15%): Exposition gegenüber KI/Automatisierungsprojekten, Lernverlauf, Geschäftswissen.

Geschätzte Vergütung für diese Position: 120.000,00 – 140.000,00 CAD pro Jahr. *Dieser Bereich ist eine Schätzung und die tatsächliche Vergütung kann abweichen. Die endgültigen Vergütungspakete werden durch verschiedene Überlegungen bestimmt, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Qualifikationen des Kandidaten, den Standort, die Marktbedingungen und interne Überlegungen.

Standort: Vor Ort – Toronto, ON. Jones Lang LaSalle („das Unternehmen“) ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und verpflichtet sich, mit Personen mit Behinderungen zusammenzuarbeiten und angemessene Vorkehrungen zu treffen.